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2.机器学习与深度学习简介

2.1.机器学习（Machine Learning, ML）

1. 定义与目标

• 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
• 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
• 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

2. 方法

• 机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。
• 机器学习算法分为多种类型，如监督学习、无监督学习和强化学习等。

3. 应用

• 机器学习算法广泛应用于各种领域，如电子邮件过滤、计算机视觉、自然语言处理等。
  

2.2.深度学习（Deep Learning, DL）

1. 定义与目标

• 深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络（ANN）来模拟人脑的学习过程。
• 深度学习的主要目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

2. 方法

• 深度学习使用多层人工神经网络，由输入和输出之间节点的几个“隐藏层”组成。
• 神经网络通过反向传播和梯度下降等方法进行训练，以优化网络参数。
• 深度学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法或神经网络。

3. 特点

• 深度学习具有高度的灵活性和自适应性，可以直接从原始数据中学习特征表示。
• 深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效。

4. 应用

• 深度学习在自动驾驶、智能语音助手、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
  

2.3.总结

• 深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要分支，但深度学习是机器学习的一个子集，更加专注于使用多层神经网络进行复杂的数据分析和处理。
• 两者在方法、应用等方面存在联系和区别，但都致力于提高计算机的智能水平和解决现实问题的能力。